A inteligência artificial acaba de atravessar mais uma fronteira na biologia. Pesquisadores do Arc Institute, na Califórnia, utilizaram um modelo de IA para projetar novos genomas virais e depois transformaram algumas dessas sequências digitais em vírus reais capazes de infectar bactérias.
O experimento foi descrito em um estudo publicado na revista Science e representa um avanço importante para a biologia sintética. Ao mesmo tempo, levanta uma questão difícil: o que acontece quando sistemas generativos conseguem não apenas analisar organismos existentes, mas também ajudar a projetar novas formas biológicas?
IA aprendeu a estrutura genética dos vírus
Os pesquisadores utilizaram um modelo de linguagem genômica chamado Evo.
Em vez de trabalhar com palavras e frases, como acontece com modelos semelhantes ao ChatGPT, esse sistema foi treinado para reconhecer padrões presentes em sequências de DNA.
Os cientistas forneceram ao modelo informações genéticas de vírus encontrados na natureza e depois pediram que ele produzisse novas sequências capazes de formar genomas virais funcionais.
O ponto de partida foi o Phi X-174, um bacteriófago relativamente simples.
Bacteriófagos são vírus especializados em infectar bactérias. Portanto, os organismos utilizados nesse experimento não foram desenvolvidos para infectar seres humanos.
Depois que a IA criou as sequências, os pesquisadores sintetizaram algumas delas em laboratório e introduziram o material em bactérias.
O resultado foi impressionante: algumas dessas células começaram a produzir novos vírus, que posteriormente conseguiram infectar outras bactérias e se espalhar.
IA criou 700 mil genomas, mas apenas 16 funcionaram
O experimento também mostrou que a inteligência artificial ainda está longe de produzir vírus funcionais facilmente.
Segundo informações divulgadas pelo The New York Times, o Evo gerou aproximadamente 700 mil possíveis genomas.
Os pesquisadores selecionaram cerca de 300 para produzir fisicamente no laboratório.
Apenas 16 deram origem a vírus viáveis.
Isso representa uma taxa de sucesso extremamente pequena. Ainda assim, o resultado demonstra que a geração automatizada de genomas virais deixou de ser apenas uma possibilidade teórica.
Existe ainda outro detalhe importante.
Alguns dos vírus produzidos conseguiram superar mecanismos de resistência presentes em duas cepas de E. coli.
Isso sugere que os resultados não eram simplesmente cópias imperfeitas do vírus original utilizado como referência.
Criar vírus em laboratório não começou com a IA
Apesar do impacto do experimento, existe uma diferença importante que ajuda a colocar o avanço em perspectiva.
Cientistas já conseguiam sintetizar vírus antes do surgimento dos atuais modelos generativos de inteligência artificial.
A biologia sintética possui há anos ferramentas capazes de construir sequências genéticas em laboratório.
A novidade está na possibilidade de utilizar IA para explorar rapidamente enormes quantidades de combinações e propor novos genomas.
Em outras palavras, a inteligência artificial não inventou a capacidade de sintetizar vírus. Ela pode, porém, acelerar e ampliar drasticamente o processo de encontrar sequências biologicamente interessantes.
E é justamente essa possibilidade que preocupa especialistas.
Especialistas alertam para riscos de biossegurança
A Science publicou junto ao estudo um artigo de Tom Inglesby e Moritz Hanke, do Center for Health Security da Universidade Johns Hopkins.
Os pesquisadores reconhecem o potencial científico da tecnologia, mas alertam que ela cria desafios urgentes.
“A capacidade de compor genomas virais usando IA generativa agora existe; a governança para direcioná-la com segurança, não”, escreveram.
A preocupação não está especificamente nos vírus produzidos neste experimento, que infectam bactérias.
O problema é o precedente tecnológico.
Se modelos futuros se tornarem muito mais eficientes na criação de sequências genéticas, técnicas semelhantes poderiam eventualmente ser utilizadas em organismos mais complexos ou biologicamente perigosos.
Tecnologia também pode ter aplicações importantes
A capacidade de projetar bacteriófagos não possui apenas implicações negativas.
Esses vírus estão sendo estudados há décadas como uma possível ferramenta contra bactérias resistentes a antibióticos.
A chamada terapia fágica utiliza bacteriófagos para atacar bactérias específicas. Com o avanço da resistência antimicrobiana, essa estratégia voltou a despertar grande interesse científico.
Sistemas de inteligência artificial capazes de projetar novos fagos poderiam, no futuro, ajudar pesquisadores a desenvolver tratamentos direcionados contra determinadas bactérias.
Também poderiam contribuir para pesquisas em genética, biotecnologia e biologia sintética.
O mesmo avanço, portanto, pode oferecer aplicações médicas importantes e criar novos riscos.
Regras atuais podem não acompanhar a IA
A discussão ocorre justamente quando autoridades norte-americanas tentam estabelecer novas regras para pesquisas biológicas consideradas de alto risco.
Os National Institutes of Health anunciaram recentemente políticas destinadas a impedir experimentos que possam tornar determinados agentes biológicos mais perigosos.
Existe, porém, uma possível lacuna.
Pesquisas realizadas exclusivamente por computador, incluindo o desenvolvimento de modelos capazes de projetar novas formas de agentes biológicos, não são automaticamente proibidas pelas regras, exceto quando envolvem determinadas entidades consideradas preocupantes.
Isso cria um problema conceitual.
Grande parte das normas de biossegurança foi desenvolvida pensando em organismos perigosos que já conhecemos. Mas sistemas generativos podem começar a explorar sequências que nunca existiram anteriormente.
Como regulamentar um risco biológico que ainda não existe fisicamente?
IA está transformando a própria maneira de fazer biologia
O experimento do Arc Institute não significa que uma inteligência artificial possa simplesmente criar um vírus humano perigoso com alguns comandos.
Foram necessárias centenas de milhares de tentativas digitais, seleção humana e trabalho especializado de laboratório para produzir apenas algumas dezenas de vírus bacterianos funcionais.
Ainda assim, o avanço mostra a direção da tecnologia.
Modelos de IA estão deixando de servir apenas para analisar dados biológicos existentes. Eles começam a participar do processo de criação de novas estruturas genéticas.
Para a ciência, isso pode acelerar descobertas que antes levariam anos.
Para especialistas em biossegurança, porém, surge uma corrida paralela: garantir que as regras, os mecanismos de controle e os sistemas de monitoramento avancem tão rapidamente quanto a capacidade das próprias máquinas de projetar novas formas de biologia.
